人工智能帶給東南亞的機(jī)遇與未來

近些年，由于數(shù)據(jù)收集和整合、算法以及計(jì)算機(jī)處理能力的進(jìn)步，使得科學(xué)家和工程師在開發(fā)人工智能（AI）方面取得了長足的進(jìn)步。突然之間，機(jī)器已經(jīng)能夠完成那些曾經(jīng)需要具備人類認(rèn)知能力才能完成的任務(wù)。而在過去，計(jì)算機(jī)只能執(zhí)行那些已經(jīng)編寫好的固定程序。而現(xiàn)在，人們可以提供一個(gè)可供計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的通用策略，使它們能夠在無需被重新編程的情況下處理新的數(shù)據(jù)。目前，許多類似這樣的“機(jī)器學(xué)習(xí)”系統(tǒng)已經(jīng)投入商業(yè)使用。在金融、醫(yī)療保健和交通等領(lǐng)域，“機(jī)器學(xué)習(xí)”系統(tǒng)的應(yīng)用越來越廣泛。這些體系已經(jīng)開始在十個(gè)東盟（東南亞國家聯(lián)盟，英文名稱 ASEAN）國家產(chǎn)生影響。

人工智能開發(fā)的兩個(gè)全球主要中心是美國和中國。美國已經(jīng)率先開發(fā)出許多應(yīng)用程序，中國仍位居第二，但發(fā)展勢(shì)頭迅猛。相比之下，東盟國家處于落后地位，但其每個(gè)成員國在人工智能方面都有一些進(jìn)展。其中，新加坡的研究成果最豐富，而在馬來西亞和越南等地，也能看到一些早期成果，這非常令人鼓舞。盡管人工智能工具正在被在交通、金融服務(wù)、醫(yī)療保健和媒體等行業(yè)采用，但科技行業(yè)仍然處于發(fā)展的最前沿。

由于人工智能技術(shù)能夠顯著提高生產(chǎn)率，它可能會(huì)對(duì)東南亞地區(qū)的經(jīng)濟(jì)以及那里的工人產(chǎn)生破壞性影響。之前發(fā)布的MGI研究估計(jì)，目前已有的人工智能技術(shù)有可能使東盟四大經(jīng)濟(jì)體現(xiàn)有工作活動(dòng)的一半走向自動(dòng)化：印度尼西亞（52％），馬來西亞（51％），菲律賓（48％）和泰國（55％）。這些工作目前產(chǎn)生的工資超過9000億美元。

然而，值得注意的是，技術(shù)可行性并非是影響工作崗位自動(dòng)化的唯一因素。企業(yè)還將考慮購買和實(shí)施技術(shù)的成本、勞動(dòng)力市場動(dòng)態(tài)、商業(yè)利益、監(jiān)管以及社會(huì)認(rèn)可等因素。但似乎許多現(xiàn)有工作的性質(zhì)都將發(fā)生改變，并且越來越多的工作需要與機(jī)器進(jìn)行互動(dòng)，為此東南亞地區(qū)將需要發(fā)展新型的勞動(dòng)力技能。

如果以正確的方式利用AI技術(shù)，就有可能為東盟國家?guī)矸e極的社會(huì)影響。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)新可以改善信用模型，增強(qiáng)金融包容性。人工智能解決方案能夠提供新型預(yù)防性醫(yī)療和遠(yuǎn)程醫(yī)療，協(xié)助疾病診斷，還可以加快新藥的開發(fā)。自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法可以在實(shí)現(xiàn)虛擬教育和個(gè)性化教學(xué)中發(fā)揮作用。為了實(shí)現(xiàn)這些用途，東南亞的大部分地區(qū)將需要建立基礎(chǔ)的數(shù)字設(shè)施和數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。

對(duì)于東盟的大多數(shù)企業(yè)來說，它們都將需要對(duì)其管理文化做出根本性的改變，包括采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策方式；其中最重要的是，與專業(yè)公司建立創(chuàng)新的合作關(guān)系，孵化人工智能領(lǐng)域所需的稀缺技能。此外，企業(yè)需要優(yōu)先投入資金和人力，制定出加強(qiáng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的有效方法。

盡管市場將成為人工智能發(fā)展和普及的推動(dòng)力量，但政府仍需要發(fā)揮關(guān)鍵作用，為整個(gè)社會(huì)帶來好處。綜上所述，共有三個(gè)重點(diǎn)事項(xiàng)：建立支持人工智能發(fā)展和普及的區(qū)域政策框架；發(fā)展人工智能人才，并鼓勵(lì)地方層面的使用；將公共輿論聚焦于人工智能有助于實(shí)現(xiàn)包容性增長、帶來積極的社會(huì)影響。

圖：人工智能全球性投資正急速增長

圖：人工智能技術(shù)給東南亞地區(qū)帶來眾多機(jī)遇

人工智能技術(shù)得到大規(guī)模應(yīng)用后將帶來的潛在社會(huì)效益：第一是機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)新可以改善信用模型，增強(qiáng)金融包容性；第二是人工智能解決方案能夠提供新型預(yù)防性醫(yī)療和遠(yuǎn)程醫(yī)療，協(xié)助疾病診斷，還可以加快新藥的開發(fā)；第三是自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法可以在實(shí)現(xiàn)虛擬教育和個(gè)性化教學(xué)中發(fā)揮作用。

圖：在公司內(nèi)部采用人工智能的五項(xiàng)基本要素

一、對(duì)人工智能未來的展望

人工智能（AI）指的是機(jī)器展現(xiàn)類人智慧的能力。例如，在不需要詳細(xì)的、人工開發(fā)的軟件輔助的情況下解決問題的能力。通過查閱大量的模式數(shù)據(jù)集，機(jī)器可以“學(xué)習(xí)”執(zhí)行任務(wù)，比如識(shí)別圖像、識(shí)別語音、識(shí)別文本中的相關(guān)信息、整合信息、得出結(jié)論和作出預(yù)測。隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，其實(shí)用性也在越來越多的領(lǐng)域得到了提升。

人們對(duì)于人工智能的組成結(jié)構(gòu)并沒有普遍一致的定義。目前這個(gè)領(lǐng)域正在快速發(fā)展，開發(fā)者經(jīng)常將現(xiàn)有的各種技術(shù)結(jié)合起來，以解決特定的問題。因此，“人工智能”這個(gè)術(shù)語涵蓋了廣泛的技術(shù)和應(yīng)用程序，其中一些是較早技術(shù)的擴(kuò)展（如機(jī)器學(xué)習(xí)），其余的則是其它一些全新的技術(shù)。事實(shí)上，并不存在被人們普遍接受的“智能”理論，人工智能的定義也隨著人們對(duì)當(dāng)前進(jìn)展的認(rèn)識(shí)而不斷改變。盡管人們對(duì)于如何在這個(gè)領(lǐng)域劃定界限存在分歧，但有一件事是有廣泛共識(shí)的：人工智能將帶來下一波數(shù)字顛覆浪潮。

人工智能以及它帶來的就業(yè)機(jī)會(huì)

人們?cè)絹碓秸J(rèn)識(shí)到（并且為之焦慮），人工智能可能會(huì)對(duì)勞動(dòng)力市場產(chǎn)生破壞性影響。之前發(fā)布的MGI研究項(xiàng)目表明，目前幾乎一半的工作活動(dòng)都有實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的可能，這一點(diǎn)可以通過調(diào)整現(xiàn)有的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。目前60%的職業(yè)中30%的活動(dòng)都可以通過自動(dòng)化技術(shù)來實(shí)現(xiàn)（見圖表1）。由于自動(dòng)化的應(yīng)用是在任務(wù)級(jí)別上，人工智能似乎會(huì)改變?cè)絹碓蕉嗟穆殬I(yè)，但不會(huì)徹底消除它們。這可能會(huì)對(duì)東南亞地區(qū)對(duì)某些勞動(dòng)力技能的需求產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，并可能加劇勞動(dòng)力市場的動(dòng)蕩。

圖表1：雖然幾乎沒有什么職業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)完全自動(dòng)化，但當(dāng)前60%的職業(yè)中都包含至少30%可以通過自動(dòng)化技術(shù)來完成的活動(dòng)。5%的職業(yè)可100%由自動(dòng)化完成，大約60%的職業(yè)包含至少有30%可由自動(dòng)化完成的工作。

那些工作內(nèi)容中包含大量的數(shù)據(jù)收集、處理或固定程序的職業(yè)將會(huì)首先被波及。這些職業(yè)包括食品加工、辦公室管理和工廠化生產(chǎn)。這對(duì)勞動(dòng)力市場的影響可能是巨大的。在東南亞，MGI發(fā)現(xiàn)，目前已有的技術(shù)可以使印度尼西亞、馬來西亞、菲律賓和泰國一半以上的工作活動(dòng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，其比例分別為52%、51%、48%和55%。這些工作目前產(chǎn)生的工資超過9000億美元。但這并不意味著，僅僅因?yàn)榧夹g(shù)上可行，企業(yè)就會(huì)在一夜之間用機(jī)器取代工人。企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的速度和范圍將取決于它們?nèi)绾慰创虡I(yè)案例，權(quán)衡這些技術(shù)系統(tǒng)的成本以及易用性、勞動(dòng)力市場動(dòng)態(tài)、可能創(chuàng)造的價(jià)值、客戶體驗(yàn)、自身能力、監(jiān)管和社會(huì)接受度等。

由于過去曾經(jīng)出現(xiàn)的技術(shù)中斷，人工智能有潛力大幅提升生產(chǎn)率，而生產(chǎn)率一直以來都是創(chuàng)造收入增長和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)繁榮的關(guān)鍵。據(jù)MGI估計(jì)，假定被取代的人類勞動(dòng)力可以被重新部署到仍能像2014年一樣有效率的崗位上，那么人工智能的普及每年將會(huì)給全球GDP帶來0.8%到1.4%的增長。但這個(gè)機(jī)會(huì)不僅僅是在今天提高了效率，它還為未來的增長創(chuàng)造出了新的途徑。在我們對(duì)“人工智能”高管的調(diào)查中，他們中的20%將勞動(dòng)力成本節(jié)約作為他們采用人工智能的主要?jiǎng)訖C(jī)。但更多的人（25%）表示，他們引入人工智能是為了擴(kuò)張業(yè)務(wù)。

人工智能技術(shù)正在接近一個(gè)臨界點(diǎn)

人們對(duì)人工智能的預(yù)期正在飆升。隨著成本的下降，計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力正呈指數(shù)級(jí)增長，這使得企業(yè)和組織能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上運(yùn)行復(fù)雜的算法。如今，對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行操作的算法已經(jīng)在圖像和語音識(shí)別等領(lǐng)域超越了人類自身的能力。或許最重要的是，隨著移動(dòng)設(shè)備的普及，大量的新數(shù)據(jù)正在產(chǎn)生，這些數(shù)據(jù)反映了消費(fèi)者的生活方式和服務(wù)消費(fèi)方式的方方面面。事實(shí)上，世界每天都會(huì)產(chǎn)生大約2.2?EB（22億GB）的新數(shù)據(jù)。這些趨勢(shì)已經(jīng)促成了人工智能領(lǐng)域的重大進(jìn)步——并且這些進(jìn)步已經(jīng)走出實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)入了真實(shí)的商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域（見圖表2）。

機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)前大多數(shù)人工智能用例的基矗它基于算法，這些算法通過識(shí)別大數(shù)據(jù)集合中的模式進(jìn)行更新，而無需基于規(guī)則的編程來操作或得出結(jié)論。在實(shí)踐中，機(jī)器學(xué)習(xí)可用于研究項(xiàng)目成果，如消費(fèi)者需求或公共衛(wèi)生需求。它還可以優(yōu)化設(shè)備維護(hù)，調(diào)整價(jià)格，調(diào)整營銷信息，以及提供個(gè)性化的零售體驗(yàn)。

圖表2：由于各種有利條件的出現(xiàn)，人工智能的普及正達(dá)到一個(gè)臨界點(diǎn)。互聯(lián)設(shè)備和數(shù)據(jù)可用性（單位：十億），改進(jìn)的算法和訓(xùn)練方法（錯(cuò)誤率，%）。

另外：與信息處理（比如計(jì)算機(jī)視覺和自然語言）和驅(qū)動(dòng)技術(shù)（機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車）相結(jié)合，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有可能改變我們?nèi)粘Ｉ畹脑S多方面（見圖表3）。

圖表3：人工智能將改變我們的日常生活習(xí)慣，以提高生活質(zhì)量和人類生產(chǎn)力。

Tuti是一位母親，她的女兒名叫Andira，她還是一家總部位于雅加達(dá)的綠色能源公司的中層經(jīng)理。

（1）早上，她的虛擬助手幫助她預(yù)覽當(dāng)天的計(jì)劃，其中包括：醫(yī)生給她的健康提示。確認(rèn)當(dāng)天晚上要送達(dá)的食品雜貨訂單。Andira的學(xué)校發(fā)送了家庭作業(yè)相關(guān)通知，以及Tuti如何基于機(jī)器學(xué)習(xí)與她互動(dòng)。

（2）Tuti和Andira在乘坐無人駕駛汽車去學(xué)校的路上一起閱讀，比開車更安全、更流暢、也更快，這歸功于智能路線規(guī)劃和交通監(jiān)控。

（3）在公司，Tuti是一個(gè)風(fēng)力發(fā)電場的總工程師。她的虛擬助手為她提供了這個(gè)領(lǐng)域的最新信息。它幫助Tuti整理出當(dāng)天需要優(yōu)先處理的任務(wù)，因?yàn)樗呀?jīng)了解了Tuti在何時(shí)、如何工作是最有效率的。系統(tǒng)的輸出模式出現(xiàn)異常，將她的注意力吸引到其中一臺(tái)發(fā)電機(jī)上;但機(jī)器人能夠遠(yuǎn)程檢查和修復(fù)它，最大限度地降低生產(chǎn)效率損失和安全隱患。

（4）下班后，Tuti去健身房進(jìn)行快速鍛煉。虛擬助手參照Tuti的健康通知，對(duì)她的鍛煉日程提出修改建議。

（5）回到家，Tuti幫助Andira完成家庭作業(yè)，旁邊有一個(gè)虛擬家庭教師，這個(gè)家庭教師的授課內(nèi)容來源于一個(gè)虛擬教師還會(huì)在指導(dǎo)Andira的過程中收集數(shù)據(jù)，并將其納入一個(gè)匿名的國家級(jí)數(shù)據(jù)庫，以提高印度尼西亞的整體教學(xué)質(zhì)量。

雖然發(fā)生改變的速度還不確定，但變化確實(shí)在發(fā)生，而且已經(jīng)開始滲透傳統(tǒng)的非技術(shù)行業(yè)，如制造業(yè)。例如，富士康在其中國工廠中部署了4萬臺(tái)機(jī)器人，使工廠變得不再那么勞動(dòng)密集。事實(shí)上，富士康還在進(jìn)一步計(jì)劃，目標(biāo)是在公司內(nèi)部生產(chǎn)1萬臺(tái)機(jī)器人，以實(shí)現(xiàn)其工業(yè)自動(dòng)化目標(biāo)。

不斷下降的成本、技術(shù)組件的模塊化特性以及用戶友好的工具和界面的開發(fā)，正迅速使人工智能成為越來越多的公司的一項(xiàng)可行且必要的運(yùn)營資產(chǎn)。他們現(xiàn)在可以將現(xiàn)成的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)連接到他們最重要的資產(chǎn)上，以獲得最低的前期成本。

人工智能的早期采用者將占據(jù)更多優(yōu)勢(shì)

正如早期的數(shù)字技術(shù)浪潮所顯示的那樣，人工智能的早期采用者可以占據(jù)主要的競爭優(yōu)勢(shì)，并隨著時(shí)間的推移繼續(xù)保持這種優(yōu)勢(shì)——特別是如果他們將這種新技術(shù)視為一項(xiàng)關(guān)鍵的業(yè)務(wù)能力和未來的收入增長來源，而不僅僅是一種削減成本的手段。大公司在這方面做得更好，因?yàn)樗麄冇心芰?duì)早期試驗(yàn)進(jìn)行投資，并通過逐漸擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模來實(shí)現(xiàn)更高的投資回報(bào)。

我們估計(jì)的數(shù)據(jù)顯示，2016年全球范圍內(nèi)的企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的投資在200億美元到300億美元之間。這既包括內(nèi)部研發(fā)投入，也包括穩(wěn)定的收購流量。到目前為止，阿里巴巴、亞馬遜、百度、Facebook和谷歌等科技巨頭在人工智能領(lǐng)域的投資總額已經(jīng)超過了該領(lǐng)域總投資的四分之三。從2011年到2017年2月，這些公司在美國完成了55宗大型并購交易中的29宗，在中國的10宗重大交易中的9宗。

積極的投資正在幫助這些公司獲得關(guān)鍵的人才、技術(shù)和數(shù)據(jù)集，潛在地為其慢性競爭對(duì)手建立障礙。人工智能的早期采用者也得以將人工智能作為一種獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)來進(jìn)軍相關(guān)行業(yè)。像Siri、Alexa或Cortana這樣的人工智能助手，可以在醫(yī)療保健等全新領(lǐng)域服務(wù)于應(yīng)用程序，并實(shí)現(xiàn)一些功能的執(zhí)行，比如根據(jù)個(gè)人的獨(dú)特病史推薦醫(yī)院或?qū)＜?，或者?shí)時(shí)監(jiān)控慢性疾病指標(biāo)。這些可能性的實(shí)現(xiàn)會(huì)使長期存在的行業(yè)界限變得越來越模糊。

原生的數(shù)字公司也有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。他們懂得從核心業(yè)務(wù)獲得的大量、干凈的數(shù)據(jù)的價(jià)值所在。他們通常會(huì)在運(yùn)營中采用敏捷的“測試并學(xué)習(xí)”的方法。他們對(duì)人工智能技術(shù)如何提升其核心業(yè)務(wù)有清晰的認(rèn)識(shí)，無論是亞馬遜的Kiva機(jī)器人還是Facebook的個(gè)性化機(jī)器人?，F(xiàn)有的傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)可以采用它們的技術(shù)，但會(huì)發(fā)現(xiàn)很難趕上它們。

在東盟，高科技行業(yè)（銀行業(yè)和電信業(yè)）最精通數(shù)字技術(shù)的行業(yè)參與者已經(jīng)開始采取行動(dòng)，但他們正在做空。東盟的許多電信運(yùn)營商已開始進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域，以優(yōu)化客戶智能，但他們?cè)跀U(kuò)大業(yè)務(wù)方面遇到了困難，這往往是由于他們?nèi)狈?shù)據(jù)科學(xué)和商業(yè)翻譯方面的關(guān)鍵技能。在缺乏大膽干預(yù)的情況下，其他行業(yè)的參與者很可能會(huì)遇到同樣的障礙，迫使他們對(duì)專業(yè)技術(shù)提供商產(chǎn)生依賴。最引人注目的例子可能是IBM的Watson系統(tǒng)（見資料1）。

資料1：IBM沃森，世界上最著名的人工智能系統(tǒng)

IBM公司通過其“沃森”（Watson）超級(jí)計(jì)算機(jī)向公眾提出了人工智能的概念?！拔稚痹诿绹橇?a target="_blank">問答節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》中擊敗所有人類選手。從那時(shí)起，IBM就開始向各行各業(yè)的客戶展示“沃森”基于云端的預(yù)測分析能力。為了具備人類回答問題的能力，“沃森”使用8每秒80萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算來訪問90個(gè)服務(wù)器，這些服務(wù)器的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)超過2億頁。它可以挖掘文本，對(duì)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析，運(yùn)行世界上最強(qiáng)大的搜索引擎。

“沃森”的基本認(rèn)知計(jì)算技術(shù)適用于各種各樣的應(yīng)用，包括以下內(nèi)容：

（1）醫(yī)療保健和醫(yī)學(xué)研究：“沃森”可以處理大量的病人數(shù)據(jù)，尋找藥物研究人員可能想不到的治療方案，然后為進(jìn)一步的評(píng)估提出新的假設(shè)。它的處理能力正被用于將患者與臨床試驗(yàn)、診斷癌癥并確定治療方案、管理慢性病以及加快藥物研發(fā)。

（2）教育：人工智能有巨大的潛力進(jìn)行個(gè)性化教學(xué)，以適應(yīng)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格，并確保學(xué)生在掌握當(dāng)前內(nèi)容的情況下，再轉(zhuǎn)向更高級(jí)的主題?！拔稚笨梢愿鶕?jù)學(xué)生的人口特征、優(yōu)勢(shì)和不足來提出批判性見解，從而使教師能夠制定有針對(duì)性的、動(dòng)態(tài)的教學(xué)計(jì)劃。

（3）公共安全：“沃森”被部署在智能城市控制中心，以預(yù)測犯罪活動(dòng)，并協(xié)助公安部門合理地分配有限的資源。它現(xiàn)在還可以評(píng)估對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅的抵擋能力，并采取相應(yīng)的糾正措施。

（4）體育賽事分析：分析在職業(yè)體育中扮演了重要的角色，參賽者可以通過分析大量的性能指標(biāo)和變量，以獲得競爭優(yōu)勢(shì)?！拔稚痹挥脕矸治鲆粋€(gè)籃球隊(duì)的比賽，確定隊(duì)員的技能差距，并推薦誰應(yīng)該被簽約，誰應(yīng)該在特定的情況下上常

（5）媒體廣播：“沃森”已經(jīng)能夠自動(dòng)編輯視頻集錦，最近的一次是在溫布爾登，這樣的工作通常需要一個(gè)完整的內(nèi)容運(yùn)營團(tuán)隊(duì)來完成。有了這項(xiàng)技術(shù)，游戲中的轉(zhuǎn)折點(diǎn)可以立即被捕捉，并自動(dòng)在不同的社交媒體頻道上發(fā)布，從而產(chǎn)生更大的轟動(dòng)效應(yīng)。

二、人工智能（AI）給東南亞帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

在世界范圍內(nèi)，人工智能的普及程度往往與數(shù)字化程度有關(guān)。在東盟，數(shù)字化的發(fā)展步伐正在不斷加快。2011年，只有6%的亞洲大公司在年報(bào)中提到“大數(shù)據(jù)”、“高級(jí)分析”、“人工智能”、“機(jī)器學(xué)習(xí)”和“物聯(lián)網(wǎng)”等術(shù)語。到2016年，這個(gè)比例已經(jīng)達(dá)到了三分之一，這表明這些技術(shù)正在獲得動(dòng)力，并逐漸成為戰(zhàn)略重點(diǎn)。

我們發(fā)現(xiàn)，在所有行業(yè)中，人工智能的早期采用者獲得的利潤率都高于他們的同行（見圖表4），尤其是在制造業(yè)、金融服務(wù)、運(yùn)輸業(yè)和物流行業(yè)。為了鞏固市嘗消除競爭，大多數(shù)這些公司都將這種剩余價(jià)值給予了客戶。這種“勝者全得”的形勢(shì)進(jìn)一步加劇了許多現(xiàn)任者所處的“數(shù)字化或者死亡（digitise or die）”的局面。

圖表4：東盟的人工智能應(yīng)用創(chuàng)造出卓越的盈利能力和巨大的價(jià)值庫

然而，人工智能的采用并沒有實(shí)現(xiàn)其最大價(jià)值。前期實(shí)驗(yàn)和隨后的實(shí)施需要公司對(duì)人工智能如何應(yīng)用于其核心業(yè)務(wù)進(jìn)行前瞻性和廣泛的觀察，而對(duì)于傳統(tǒng)的非科技行業(yè)的公司來說，后期的實(shí)施可能會(huì)讓人望而卻步。到目前為止，高科技、電信和金融服務(wù)公司在東盟國家占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位。我們也看到了交通和醫(yī)療等公共服務(wù)活動(dòng)的激增，這是由多家政府機(jī)構(gòu)和該地區(qū)的“智能城市”計(jì)劃所推動(dòng)的。

在國家層面，新加坡在多個(gè)行業(yè)的人工智能實(shí)驗(yàn)中處于領(lǐng)先地位。但是整個(gè)東盟地區(qū)的國家都掌握了一些主動(dòng)權(quán)（見圖表5）。

圖表5：東盟國家內(nèi)部各產(chǎn)業(yè)部門人工智能的普及程度

盡管這些現(xiàn)象令人鼓舞，但東盟將需要更清晰的商業(yè)案例、更強(qiáng)勁的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。此外，如果人工智能想要在整個(gè)地區(qū)發(fā)揮其全部潛力，就需要更協(xié)調(diào)統(tǒng)一的人才和技能。

東盟各領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程

下面我們將研究人工智能在一些特定行業(yè)中的應(yīng)用情況。我們先從兩個(gè)行業(yè)開始，這兩個(gè)行業(yè)占了東盟目前所有人工智能使用案例的一半左右：包括金融、高科技和電信行業(yè)。在此之后，我們主要關(guān)注制造業(yè)和交通運(yùn)輸行業(yè)，它們擁有廣闊的開發(fā)價(jià)值，以及兩個(gè)優(yōu)先公共服務(wù)領(lǐng)域：醫(yī)療保健和教育，這些行業(yè)都有可能為社會(huì)帶來舉足輕重的收益。

金融服務(wù)

到目前為止，東南亞的金融服務(wù)公司主要通過人工智能來改善客戶體驗(yàn)。例如，馬來西亞的豐隆銀行（Hong?Leong?Bank?of?Malaysia）利用IBM?Watson系統(tǒng)，通過檢測顧客在電話中的講話方式來了解顧客的情緒。總部設(shè)在新加坡的星展銀行已經(jīng)開設(shè)了數(shù)字化銀行，它使用虛擬助手來預(yù)測和回答客戶的問題。在五個(gè)東盟國家開展業(yè)務(wù)的香港創(chuàng)業(yè)公司CompareAsiaGroup則利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，將客戶與亞洲的金融、通信以及公共事業(yè)服務(wù)聯(lián)系起來。

對(duì)于人工智能來說，要對(duì)一個(gè)行業(yè)產(chǎn)生廣泛、長期的影響，東南亞的這些銀行可能需要參考一些人工智能已經(jīng)在美國和中國成功應(yīng)用的實(shí)例。將人工智能應(yīng)用于諸如信用評(píng)分、動(dòng)態(tài)定價(jià)和數(shù)字營銷等功能，在許多地方已經(jīng)表現(xiàn)了其價(jià)值，但很少有公司在東盟擴(kuò)大此類應(yīng)用的規(guī)模。要想抓住這一機(jī)遇，銀行需要不斷開發(fā)新的技能，金融科技初創(chuàng)企業(yè)也要不斷的創(chuàng)新。當(dāng)然了，首先，這些企業(yè)必須加快其基本的數(shù)字化步伐。

將客戶互動(dòng)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，以及建立數(shù)據(jù)收集、管理和分析流程都是需要優(yōu)先處理的事項(xiàng)，因?yàn)槿斯ぶ悄艿墓ぞ咝枰罅康臄?shù)據(jù)。已經(jīng)完成這種數(shù)字化轉(zhuǎn)型的商業(yè)案例進(jìn)一步強(qiáng)化了這樣一個(gè)事實(shí)，如東盟的中產(chǎn)階級(jí)消費(fèi)者，他們是消費(fèi)者基礎(chǔ)的核心，他們可以使用數(shù)字技術(shù)，他們也經(jīng)常會(huì)在網(wǎng)上購物，選擇自己滿意的商品。

已經(jīng)有大約300家金融科技初創(chuàng)公司在這個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行投資，為在線支付、p2p貸款和財(cái)富管理提供解決方案。理論上，將人工智能技術(shù)嵌入到他們的產(chǎn)品中，可以使它們強(qiáng)有力的占據(jù)市常絕佳的技術(shù)實(shí)力和為人工智能設(shè)計(jì)實(shí)際應(yīng)用程序的能力，能夠?yàn)榭蛻魟?chuàng)造價(jià)值，并使他們的體驗(yàn)更加順暢，這一點(diǎn)將會(huì)讓最優(yōu)秀的公司脫穎而出。這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展將會(huì)產(chǎn)生巨大的社會(huì)影響。東盟地區(qū)約有2.66億人缺乏信貸渠道。最終，人工智能將為那些經(jīng)常被排除在傳統(tǒng)銀行系統(tǒng)之外的弱勢(shì)群體和低收入人群提供可負(fù)擔(dān)得起的金融服務(wù)。例如，在中國，阿里巴巴利用先進(jìn)的分析工具和豐富的商業(yè)和消費(fèi)者數(shù)據(jù)，開發(fā)了公司內(nèi)部的芝麻信用服務(wù)(Zhima?Credit)，這可能為阿里巴巴向小貸款人群提供貸款的方式打開了大門。

政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以決定金融科技公司進(jìn)行創(chuàng)新的步伐，隨著時(shí)間的推移，也可能會(huì)開放銀行平臺(tái)，保證各公司在數(shù)據(jù)訪問上公平競爭。在數(shù)據(jù)可用性和隱私之間制定經(jīng)過仔細(xì)權(quán)衡的規(guī)定是至關(guān)重要的，就像印度的Aadhaar（生物身份識(shí)別系統(tǒng)）一樣。官員們可能會(huì)選擇允許人工智能技術(shù)在可控環(huán)境中測試數(shù)據(jù)。

高科技和電信行業(yè)

高科技和電信公司是人工智能技術(shù)的早期使用者，這一點(diǎn)也不奇怪。在全球范圍內(nèi)，一些科技巨頭已經(jīng)開發(fā)出了顛覆傳統(tǒng)實(shí)體行業(yè)的人工智能應(yīng)用，如零售商（亞馬遜）和娛樂業(yè)（Netflix）。

其極佳的效果也令人感到吃驚。亞馬遜在收購了一家機(jī)器人公司之后每年節(jié)省2200萬美元，將運(yùn)營成本節(jié)省了20%。與此同時(shí)，netflix估計(jì)，它的人工智能推薦工具幫助它避免了每年10億美元的取消訂閱服務(wù)。

與此類似，東南亞的許多小規(guī)模企業(yè)也正在不斷努力中。當(dāng)?shù)氐碾娦殴疽烟幱陬I(lǐng)先地位，因?yàn)樗鼈兛梢岳米约簭V泛的人口覆蓋率和獲取數(shù)據(jù)的渠道，到2020年，新興國家90%的成年人將使用手機(jī)訂閱服務(wù)。

電信公司一直以來都會(huì)使用分析工具來預(yù)測客戶流失情況，以及一些長時(shí)間的額外服務(wù)交叉銷售的情況。但現(xiàn)在的可能性要大得多——包括進(jìn)入全新類型的市場的機(jī)會(huì)。今天沒有銀行賬戶的人可以通過移動(dòng)設(shè)備得到基本的金融服務(wù)，而他們的交易產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以為銀行識(shí)別保險(xiǎn)和貸款等其他金融服務(wù)的潛在客戶奠定基矗電信公司也在利用人工智能進(jìn)入其他行業(yè)。新加坡電信（Singtel）建立了一個(gè)數(shù)據(jù)分析子公司，對(duì)購物者的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、建模和可視化處理，而印度電信的分析部門則專注于零售商的數(shù)字營銷和銀行的信用評(píng)分。東盟還推動(dòng)了小型高科技創(chuàng)業(yè)公司的崛起，這些創(chuàng)業(yè)公司受到不斷壯大的風(fēng)險(xiǎn)投資生態(tài)系統(tǒng)的支持。

從定義上講，高科技產(chǎn)業(yè)與人工智能涉及的所有其他領(lǐng)域有了交叉——因此，金融科技、醫(yī)療科技和教育科技等術(shù)語也被廣泛傳播。政府扶持本土創(chuàng)新者能夠獲得一定的利益，這些創(chuàng)新者可以為更廣泛的人工智能普及鋪平道路。政府可以通過改進(jìn)計(jì)算機(jī)科學(xué)教育，縮小專業(yè)高科技崗位技能組合的關(guān)鍵差距，制定相關(guān)法規(guī)，促進(jìn)匿名數(shù)據(jù)的使用，鼓勵(lì)跨行業(yè)和跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)的收集。新加坡已經(jīng)在這方面采取了一些措施，比如鼓勵(lì)創(chuàng)業(yè)，并提供大量的政府補(bǔ)助金。這一舉動(dòng)讓新加坡創(chuàng)業(yè)公司在2017年的全球創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)報(bào)告中獲得了成功，領(lǐng)先于奧斯盯德克薩斯州和斯德哥爾摩。除了建立創(chuàng)業(yè)公司，政府的支持還可以給本國企業(yè)增加一定的知名度和威望，從而留住那些原本可能流向海外的人才，這也是我們探討人工智能時(shí)要關(guān)注的一個(gè)主題。

制造業(yè)

人工智能技術(shù)將在該行業(yè)下一階段的發(fā)展中扮演重要角色。企業(yè)將很快能夠?qū)崟r(shí)管理工廠車間，并將整個(gè)價(jià)值鏈與無縫數(shù)據(jù)流連接起來，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策并提高生產(chǎn)效率。這個(gè)數(shù)字化制造的新世界通常被稱為工業(yè)4.0。

在東盟國家，采用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)自然而然的過程。該地區(qū)最大的幾家公司可能會(huì)成為領(lǐng)頭羊，因?yàn)樗麄兊纳虡I(yè)規(guī)模已經(jīng)涉及到了潛在利益最大的領(lǐng)域。泰國食品和飲料集團(tuán)ThaiBev和馬來西亞汽車制造商Proton只是其中的兩個(gè)主要品牌，旨在將工業(yè)4.0技術(shù)引入他們的工廠。

資料2：東盟的人工智能技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司

2016年，該地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)投資總額達(dá)到26億美元，比前一年增長了約60%。此外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后和社會(huì)問題日益增多，為技術(shù)驅(qū)動(dòng)的解決方案的發(fā)展提供了機(jī)會(huì)。

許多科技創(chuàng)業(yè)者都在開發(fā)人工智能技術(shù)，并將其應(yīng)用于本地的實(shí)例中。這些地區(qū)性的創(chuàng)業(yè)公司并沒有國際科技巨頭所喜歡的資源或人才庫，但它們也說明了在當(dāng)?shù)貙ふ沂袌鰴C(jī)會(huì)和設(shè)計(jì)本地相關(guān)商業(yè)模式的重要性。

東盟創(chuàng)業(yè)公司使用的基于人工智能技術(shù)的例子如下：

自然語言處理

（1）緬甸的Bindez使用自然語言處理和文本分析來追蹤網(wǎng)上的仇恨言論。

（2）印尼的Kata.ai正在開發(fā)一種馬來語的自然語言處理算法，馬來語是印尼和馬來西亞超過2.5億人的主要語言。

（3）在越南，F(xiàn)PT設(shè)計(jì)了一個(gè)人工智能平臺(tái)，幫助應(yīng)用開發(fā)者基于自然語言處理界面實(shí)現(xiàn)與最終用戶的自動(dòng)交互。這類平臺(tái)的潛在應(yīng)用包括呼叫中心聊天機(jī)器人、虛擬代理以及相關(guān)的語音應(yīng)用程序。

機(jī)器學(xué)習(xí)

（1）網(wǎng)絡(luò)安全創(chuàng)業(yè)公司Cloudsek致力于提供基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解決方案，幫助企業(yè)實(shí)時(shí)識(shí)別和處理網(wǎng)絡(luò)威脅。

（2）在印度尼西亞，Ruangguru利用其所擁有的大量學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)，正在探索通過機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育服務(wù)的方法。

圖像識(shí)別

（1）越南農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)公司Sero通過對(duì)圖像和實(shí)地?cái)?shù)據(jù)的人工智能分析，為農(nóng)民提供農(nóng)作物情報(bào)。

資料3：什么是工業(yè)4.0

“工業(yè)4.0”是一個(gè)術(shù)語，用來描述制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，旨在將一系列新技術(shù)與制造業(yè)結(jié)合起來。物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、機(jī)器人技術(shù)和3D打印技術(shù)可以讓工廠的地板變成靈活的、可以實(shí)現(xiàn)自我維護(hù)的操作系統(tǒng)。傳感器可以將連續(xù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流傳輸?shù)綑C(jī)器學(xué)習(xí)算法中，這些算法可以遠(yuǎn)程調(diào)整復(fù)雜的系統(tǒng)、流程和機(jī)器。這些相同類型的系統(tǒng)可以用來協(xié)調(diào)整個(gè)供應(yīng)鏈，并監(jiān)控客戶的使用情況，從而為未來的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和新型服務(wù)提供信息。

根據(jù)多項(xiàng)研究，麥肯錫估計(jì)，工業(yè)4.0可以提高制造業(yè)15%到20%的生產(chǎn)效率。在德國等地的優(yōu)秀全球制造商已經(jīng)成功證明了其可行性和商業(yè)價(jià)值。

（1）預(yù)測性維護(hù)：將機(jī)器學(xué)習(xí)工具應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)傳感器收集的數(shù)據(jù)，使制造商能夠預(yù)測設(shè)備故障，并通過預(yù)防性維護(hù)避免機(jī)器損壞和停機(jī)時(shí)間。一些公司已經(jīng)設(shè)法將總體維護(hù)成本降低了10%。

（2）產(chǎn)量提高：工業(yè)4.0技術(shù)使制造商能夠優(yōu)化原材料的使用，提高產(chǎn)量。一個(gè)人工智能的半導(dǎo)體制造系統(tǒng)通過將數(shù)千個(gè)變量連接到機(jī)器組和子過程中，廢金屬的報(bào)廢率降低了30%。

（3）產(chǎn)品設(shè)計(jì)和售后服務(wù)：智能產(chǎn)品，如智能汽車，可以將客戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)反饋給產(chǎn)品經(jīng)理。這種能力開拓了新型服務(wù)的道路，并體現(xiàn)到了改進(jìn)后的產(chǎn)品設(shè)計(jì)中。

但考慮到現(xiàn)代化工廠所需的前期資本投入，以及將大量有形資產(chǎn)數(shù)字化需要的成本，許多制造商仍猶豫不決。由于東盟的勞動(dòng)力成本很低，企業(yè)并不總是能看到改變經(jīng)營方式的商業(yè)理由。

不過從長遠(yuǎn)來看，這種成本計(jì)算可能會(huì)改變。隨著該地區(qū)的發(fā)展和人口老齡化，勞動(dòng)力成本可能會(huì)上升，從而縮小可用勞動(dòng)力的規(guī)模。中國的制造業(yè)工資在過去的十年間翻了一番，中國企業(yè)已經(jīng)開始積極采用機(jī)器人技術(shù)；事實(shí)上，預(yù)計(jì)到2020年，他們將投資590億美元用于機(jī)器自動(dòng)化。

該地區(qū)的政策制定者可以鼓勵(lì)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，將其作為實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)率增長的首要任務(wù)，從而促進(jìn)整個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長。例如，新加坡政府支持在新加坡推出麥肯錫(McKinsey)聚焦行業(yè)4.0的數(shù)字能力中心(DCC)。新加坡DCC公司與先進(jìn)的Advanced?Remanufacturing?and?Technology?Centre（ARTC）建立了合作關(guān)系，旨在向制造企業(yè)介紹新技術(shù)，并幫助它們發(fā)展新的能力。作為更廣泛經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型藍(lán)圖的一部分，馬來西亞和泰國也將工業(yè)4.0納入其中。

運(yùn)輸和物流

快速的城市化正在給世界各地城市的交通系統(tǒng)帶來壓力。而且要解決這個(gè)問題代價(jià)高昂：僅在亞洲，交通擁堵的直接成本約為GDP的2%-5%。世界上大多數(shù)主要城市都在努力解決與快速城市化有關(guān)的問題，他們規(guī)劃了智能城市藍(lán)圖，旨在整合人工智能和物聯(lián)網(wǎng)，通過以“智能”方式管理基礎(chǔ)設(shè)施來提高網(wǎng)絡(luò)效率。

到2030年，大多數(shù)城市將采用新的汽車技術(shù)，如汽車共享、自動(dòng)駕駛和電氣化等，盡管這些技術(shù)不會(huì)同時(shí)成功。在將來，在人口最密集的城市里，“無縫移動(dòng)”也許將能夠在人群中實(shí)現(xiàn)，可以挨家挨戶的將人們從家里送到目的地?！盁o縫移動(dòng)”將依賴于自動(dòng)駕駛和共享車輛的結(jié)合，再補(bǔ)充智能、綜合公共交通基礎(chǔ)設(shè)施的輔助(智能汽車和公交車、地鐵以及交通管理)。

私營企業(yè)可以在實(shí)現(xiàn)這種無縫移動(dòng)的愿景中發(fā)揮作用。傳統(tǒng)汽車制造商和谷歌、百度等高科技巨頭正斥資數(shù)百萬美元投資自動(dòng)駕駛汽車，采用防撞和路線選擇優(yōu)化系統(tǒng)，以提高安全性和降低燃料消耗。福特已經(jīng)從一家汽車制造商轉(zhuǎn)型為一家“機(jī)動(dòng)車”供應(yīng)商。該公司已經(jīng)成立了一個(gè)城市解決方案部門，該部門將利用人工智能技術(shù)無縫整合許多移動(dòng)設(shè)備，從公共交通到出租車再到共享單車。

新加坡是東盟在執(zhí)行其“智能移動(dòng)2030”計(jì)劃時(shí)的領(lǐng)先者，該計(jì)劃要求人工智能系統(tǒng)做到實(shí)時(shí)管理列車、公交車、汽車和自行車交通。馬來西亞的雪蘭莪州也在推行類似的計(jì)劃，以及印度尼西亞、菲律賓和柬埔寨的智能城市項(xiàng)目也正在進(jìn)行中。

初創(chuàng)科技公司正在成為這一領(lǐng)域的重要組成部分。Yogee網(wǎng)銷售使用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的靈活管理軟件，因此它變得更加智能，使用的范圍更廣。在7個(gè)東盟國家運(yùn)營的叫車平臺(tái)Grab，已聘用了200名工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家，專注于利用人工智能改善客戶服務(wù)，并進(jìn)一步優(yōu)化其司機(jī)隊(duì)伍。

城市政府面臨的緊迫挑戰(zhàn)是與戰(zhàn)略行業(yè)參與者和科技創(chuàng)業(yè)公司建立合作關(guān)系。然而，這些合作的整合是相對(duì)復(fù)雜的。當(dāng)然，城市的凈效益是顯而易見的，比如減少擁堵和提高了安全性。但要調(diào)整私人投資和公共獎(jiǎng)勵(lì)的激勵(lì)機(jī)制是很有挑戰(zhàn)性的。此外，大多數(shù)東盟國家都專注于自動(dòng)收費(fèi)站，而且對(duì)大型公共投資興趣不大。盡管面臨諸多挑戰(zhàn)，但在過度擁擠的東南亞城市中改善生活的主要潛力，使得建立高效的公私伙伴關(guān)系變得至關(guān)重要(我們將在最后一章回到這個(gè)話題)。

醫(yī)療保健

在全球范圍內(nèi)，人工智能已經(jīng)以多種方式不斷展示出改善醫(yī)療服務(wù)的潛力。深度學(xué)習(xí)可以讓機(jī)器查閱大量有關(guān)疾并治療和結(jié)果的數(shù)據(jù)，從而快速找到可以改善診斷方案和病人護(hù)理的見解。IBM利用其人工智能支持的Watson超級(jí)計(jì)算機(jī)，讓醫(yī)生可以在幾秒鐘內(nèi)篩選數(shù)百萬頁的醫(yī)學(xué)證據(jù)，從而為患者設(shè)計(jì)出最優(yōu)的癌癥治療方案?？纱┐鳈C(jī)器人設(shè)備可以遠(yuǎn)程追蹤病人的健康狀況，并且?guī)в刑嵝压δ?，可以叮囑病人及時(shí)吃藥。虛擬代理已經(jīng)在分析放射學(xué)和腫瘤報(bào)告，并為病人提供建議。

MGI之前的一項(xiàng)研究估計(jì)，在醫(yī)療保健領(lǐng)域擴(kuò)大數(shù)據(jù)的使用每年可以產(chǎn)生超過3000億美元的價(jià)值，其中三分之二來自于將國家醫(yī)療支出減少的8%。

醫(yī)療保險(xiǎn)是另一個(gè)有潛力的儲(chǔ)蓄領(lǐng)域。從全球來看，機(jī)械制造解決方案優(yōu)化了索賠處理、減少了欺詐和改善了健康狀況預(yù)測，這可能會(huì)帶來更好的預(yù)防保健和更低的索賠。

在東盟，在病人護(hù)理領(lǐng)域廣泛采用人工智能的做法還需要數(shù)年時(shí)間，但現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了幾個(gè)成功的例子。新加坡政府機(jī)構(gòu)IHiS（集成健康信息系統(tǒng)）旨在創(chuàng)建一個(gè)全國性的企業(yè)分析平臺(tái)，匯集和分析來自多個(gè)醫(yī)療保健系統(tǒng)的患者數(shù)據(jù)，并生成有助于改善治療結(jié)果的見解。通過提供在線醫(yī)生咨詢和可穿戴式傳感器引導(dǎo)的家庭診斷，這可能會(huì)使管理慢性病變得可行。其次的好處包括盡量減少事故和急診單位的過度擁擠，以及減少病人的醫(yī)療費(fèi)用。像Holmusk這樣的初創(chuàng)公司也在為特定的病例開發(fā)數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序，比如糖尿玻在越南，ViCare保健應(yīng)用程序在Facebook?Messenger上為病人提供了一個(gè)聊天機(jī)器人，可以為病人回答一些基本問題。

擁有大量人口但沒有足夠多的醫(yī)生和專家的國家將從這些技術(shù)中獲益最多。IBM的“沃森”也許可以在印尼提供服務(wù)。2014年，印尼只有41名放射腫瘤學(xué)專家，卻要為2.5億人提供治療，而且這個(gè)國家這一年因癌癥死亡近20萬人。

然而，該地區(qū)沒有足夠的整合數(shù)據(jù)來支持先進(jìn)的分析技術(shù)，更不用說人工智能了。醫(yī)院有數(shù)據(jù)，但通常是以紙質(zhì)形式來記錄的，想要共享比較困難。大多數(shù)東盟國家要求數(shù)據(jù)不可以留出國外，這就限制了建立區(qū)域性數(shù)據(jù)庫的機(jī)會(huì)。更重要的是，將病人數(shù)據(jù)集中在一起，并將其開放給機(jī)器學(xué)習(xí)，即使是以匿名的形式，或者將使用可穿戴設(shè)備的要求捆綁到保險(xiǎn)折扣上，也可能與隱私規(guī)范和法律不一致。

醫(yī)院和保險(xiǎn)公司將決定藥品如何使用人工智能。但是，與傳統(tǒng)銀行一樣，醫(yī)院和保險(xiǎn)公司在轉(zhuǎn)變組織的過程中也面臨著挑戰(zhàn)，不僅是通過積累數(shù)據(jù)，還要通過提高他們的數(shù)字化能力，將技術(shù)整合到他們的工作流程中，以改變他們的文化。創(chuàng)新可能來自數(shù)字化本土公司。醫(yī)療保健公司可以通過贊助有前途的創(chuàng)業(yè)公司來與這些公司結(jié)盟。新加坡的一些公司已經(jīng)采取了這種做法。政府可以通過提供有關(guān)數(shù)據(jù)共享的監(jiān)管指導(dǎo)，以及在需要的時(shí)候提供公共投資，從而促進(jìn)這一過程。

教育科技已經(jīng)是一個(gè)蓬勃發(fā)展的領(lǐng)域，為人工智能扎根提供了肥沃的土壤。與金融科技一樣，教育科技也迎合了一個(gè)巨大的市場：全球教育支出占全球GDP的近5%。投資者注意到，一家投資銀行預(yù)測，到2020年，教育科技投資將增長至2500億美元。

人工智能在課堂上的潛力讓人興奮不已。例如，以人工智能為基礎(chǔ)的智能家庭教師系統(tǒng)（ITS）旨在提供大規(guī)模的一對(duì)一教學(xué)。這些聰明的導(dǎo)師可以追蹤每個(gè)學(xué)生的表現(xiàn)，找出學(xué)生覺得困難的概念，并為每個(gè)人找出適合自己的學(xué)習(xí)方法。人工智能還可以減輕教師的一些日常工作，給他們更多的時(shí)間來教學(xué)。一位喬治亞理工大學(xué)的教授在一個(gè)學(xué)期內(nèi)使用了一個(gè)人工智能教學(xué)助理，處理來自他在線課程的1萬多個(gè)問題。人工智能助手還可以從事更智能的工作，如評(píng)分和記錄分?jǐn)?shù)，使教師能夠?qū)Ｗ⒂诟袆?chuàng)造性和更具附加值的工作。

其中一些技術(shù)已經(jīng)在東盟地區(qū)得到采用。新加坡和馬來西亞的大學(xué)已經(jīng)試驗(yàn)了預(yù)測軟件，以指導(dǎo)能夠防止輟學(xué)的干預(yù)措施。但是，東盟還有很長的一段路要走，才能對(duì)其產(chǎn)生重大影響。大多數(shù)成員國都沒有收集能讓人工智能算法得出結(jié)論并做出預(yù)測的綜合數(shù)據(jù)。該地區(qū)的許多地區(qū)也缺乏關(guān)鍵的IT基礎(chǔ)設(shè)施。2016年，只有不到一半的亞洲人口使用互聯(lián)網(wǎng)，其中包括大多數(shù)東盟國家的多數(shù)人口。

東盟國家可以首先利用現(xiàn)有技術(shù)，更易于實(shí)施的方法，以改善教育的質(zhì)量和公平性。像可汗學(xué)院(Khan?Academy)或馬來西亞亞洲電子大學(xué)(Asia?e?university)這樣的在線自學(xué)課程提高了入學(xué)的機(jī)會(huì)。通過配備預(yù)裝材料和低帶寬通道的設(shè)備，在偏遠(yuǎn)地區(qū)或缺乏熟練教師的地方，教育質(zhì)量和公平性得到了改善。

這些工具并不能保證更好的教育成果。政策制定者和地方行政官員必須調(diào)整政策，以滿足學(xué)生的實(shí)際需求，并切實(shí)地考慮基礎(chǔ)設(shè)施的準(zhǔn)備和規(guī)劃。教育科技解決方案應(yīng)該專注于教學(xué)，將技術(shù)解決方案與現(xiàn)場教學(xué)的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來，并與本地適用的課程相匹配。建立一項(xiàng)能夠評(píng)估國家系統(tǒng)可行性和性能的教育科技政策，將允許各國在時(shí)機(jī)成熟的時(shí)候充分利用人工智能。

類似地，各國現(xiàn)在可以開始為人工智能技術(shù)的發(fā)展做準(zhǔn)備，開發(fā)更完備的國家數(shù)據(jù)庫，更先進(jìn)的技術(shù)解決方案依賴于此。這包括獲取學(xué)生人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、環(huán)境變量、出勤率、學(xué)校屬性、個(gè)人、學(xué)校和地區(qū)關(guān)系的數(shù)據(jù)。政府不需要自己收集和整理數(shù)據(jù)；他們可以與國際或當(dāng)?shù)毓竞献?。然而，政府需要參與其中，因?yàn)樗鼈兺侵饕臄?shù)據(jù)收集者，必須確保數(shù)據(jù)隱私。

一旦這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就位，機(jī)器學(xué)習(xí)算法——包括那些在該地區(qū)以外開發(fā)的算法——就可以在國家層面上學(xué)習(xí)。這將為教育部門提供如何部署教育資源和調(diào)整政策以滿足勞動(dòng)力需求的寶貴指導(dǎo)，目前還沒有哪個(gè)東盟國家能夠?qū)嵤?。在個(gè)人層面，國家層面的數(shù)據(jù)可以支持并指導(dǎo)教師、家長和管理者如何讓學(xué)生留在學(xué)校，以及采取什么樣的干預(yù)措施來降低學(xué)生失學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)。

解決跨領(lǐng)域的挑戰(zhàn)和機(jī)遇

正如上面討論的行業(yè)例子所示，人工智能可以極大地提高生產(chǎn)力。如今，企業(yè)可以使用強(qiáng)大而成熟的分析工具，從而提高運(yùn)營績效，創(chuàng)造新的市場機(jī)遇。

但這并不是一個(gè)簡單的命題——沒有一個(gè)單獨(dú)的組織能夠獨(dú)自解決圍繞這些技術(shù)的所有問題。有復(fù)雜的倫理、法律和安全問題有待回答，而最終對(duì)就業(yè)的影響仍有待觀察。整個(gè)東盟地區(qū)將需要加強(qiáng)其數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，發(fā)展擁有先進(jìn)數(shù)字技能的更大的人才庫，并確保建立一個(gè)經(jīng)過深思熟慮的監(jiān)管框架。正如我們?cè)谙旅娴?節(jié)所討論的，解決這些問題需要公共和私營部門的合作和共同努力。

今天，東盟的大部分地區(qū)在數(shù)字普及方面落后于其他國家。但這并不是該地區(qū)的公司認(rèn)為下一代技術(shù)與本土市場沒有相關(guān)性。事實(shí)上，一些技術(shù)欠發(fā)達(dá)的地區(qū)可能孕育著一些最有前途的機(jī)遇。它們可以從一個(gè)全新的領(lǐng)域開始發(fā)展，它們不太會(huì)被遺留系統(tǒng)和規(guī)章制度所困。靈感可以從中國獲得，中國在非常短的時(shí)間內(nèi)成功建立了一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)——而在欠發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中，東盟的初創(chuàng)企業(yè)也可能會(huì)蓬勃發(fā)展。

三、東南亞發(fā)展人工智能行業(yè)需要解決的關(guān)鍵問題

正如其上所述，東南亞不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)字化成熟程度各有不同。如果單純依靠市場的推動(dòng)力量，金融服務(wù)業(yè)、高科技和電信行業(yè)的先驅(qū)者們或?qū)⒆钕冉蛹{人工智能。然而，要抓住人工智能的市場價(jià)值，并真正改善社會(huì)并非易事。這將需要政策制定者的結(jié)構(gòu)性干預(yù)措施，加之行業(yè)參與者的積極承諾和踐行。

以下我們將列舉一些該地區(qū)在人工智能發(fā)展中需要解決的關(guān)鍵問題，同時(shí)探討政府和企業(yè)可以在其中發(fā)揮的重要作用。

對(duì)于所有人工智能的發(fā)展?jié)摿碚f，在沒有人類指導(dǎo)的情況下讓機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)和做出決策，并對(duì)其進(jìn)行管理是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，也是一種重要責(zé)任。這些技術(shù)正在把整個(gè)社會(huì)帶入未知的發(fā)展方向。盡管我們知道，人工智能應(yīng)用程序的增長需要基于數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)和數(shù)字能力的某些基本要素，但我們不知道人工智能技術(shù)進(jìn)過第二和第三次迭代后會(huì)出現(xiàn)何種商業(yè)案例，也不知道公眾態(tài)度會(huì)發(fā)生何種轉(zhuǎn)變。人工智能的普及還涉及到一些社會(huì)價(jià)值觀的問題，但這些問題沒有任何確定性的答案。因此，我們提出一些開放性的問題，從而引入更多的深入討論。

1、私營部門的發(fā)展路線

對(duì)于企業(yè)來說，人工智能的普及遵循了其他數(shù)字技術(shù)發(fā)展的路線圖。這些元素包括明確定義的用例或價(jià)值源;健壯的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng);熟練使用系統(tǒng)和工具的雇員;與核心業(yè)務(wù)的工作流進(jìn)行有序整合;以及接受“測試和學(xué)習(xí)”方法的開放文化。對(duì)于整個(gè)東南亞的企業(yè)來說，即使是在前沿行業(yè)，其中的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)、運(yùn)營文化和關(guān)鍵技能往往都存在著不少障礙。

創(chuàng)建健壯的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

對(duì)于人工智能技術(shù)來說，必須有穩(wěn)定的可靠、可操作和安全數(shù)據(jù)，這是人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)和完善功能的基本方式。但東南亞地區(qū)的多個(gè)行業(yè)在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)方面存在很多困難。目前其中的許多行業(yè)都缺乏足夠的關(guān)鍵傳感器系統(tǒng)來跟蹤操作數(shù)據(jù)。在某些情況下，人工智能程序需要依托實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流進(jìn)行決策和相關(guān)操作。例如，東南亞的多家電信運(yùn)營商將實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)剿麄兊臄?shù)據(jù)庫中，并利用這些數(shù)據(jù)來開展與客戶密切相關(guān)的活動(dòng)和通知。舉一個(gè)簡單的例子，當(dāng)用戶在接近他的數(shù)據(jù)流量上限時(shí)會(huì)收到相應(yīng)通知。但只有少數(shù)幾個(gè)行業(yè)將這種類型的解決方案實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。

即使很多公司設(shè)置了足夠的傳感器，但其中很多依舊缺乏合適的基礎(chǔ)設(shè)施來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，更無法將其聚合成可操作的數(shù)據(jù)形式用于相應(yīng)決策。在許多公司中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)都是各不相關(guān)的孤島。在另一些公司中，人們收集了大量的數(shù)據(jù)，但從未進(jìn)行有效分析。麥肯錫的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，石油鉆井平臺(tái)上3萬個(gè)傳感器捕捉的全部數(shù)據(jù)中，只有不到1%被有效利用。

現(xiàn)在，隨著基于云數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的出現(xiàn)，存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)的成本正在不斷下降，數(shù)據(jù)使用的便利性也在不斷提高。許多中小企業(yè)和創(chuàng)業(yè)公司都采用這些新技術(shù)平臺(tái)來降低成本（見資料4：“整合數(shù)據(jù)策略需要建立一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)”）。為了實(shí)現(xiàn)他們關(guān)于人工智能的目標(biāo)，參與者需要積極擁抱這些新技術(shù)，同時(shí)確保正確的數(shù)據(jù)管理能夠在業(yè)務(wù)便捷性和規(guī)?；g實(shí)現(xiàn)平衡。

管理風(fēng)格向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)過渡

在企業(yè)中實(shí)施人工智能所需要的最根本文化和組織轉(zhuǎn)變，就是要接納數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。曾經(jīng)憑直覺做出的決策現(xiàn)在可以基于證據(jù)而做出，甚至可以是自動(dòng)化的。由于人工智能在東南亞地區(qū)仍是一個(gè)相對(duì)較新的概念，企業(yè)也需要逐步適應(yīng)這種新的模式。

即使是那些對(duì)數(shù)據(jù)手機(jī)和數(shù)據(jù)分析進(jìn)行投資的公司，也可能無法在決策過程中有效使用數(shù)據(jù)。其中包括以下一些問題：

（1）對(duì)業(yè)務(wù)情況和價(jià)值來源的表述不到位，導(dǎo)致決策基礎(chǔ)薄弱。

（2）中層管理人員缺乏相應(yīng)的能力建設(shè)，不愿意依靠人工智能的分析作為決策的依據(jù)。

（3）對(duì)雇員特別是對(duì)一線工作者的再培訓(xùn)投資有限。

（4）缺乏雇員引入機(jī)制。

（5）與所有文化轉(zhuǎn)型一樣，領(lǐng)導(dǎo)力對(duì)于人工智能的成功實(shí)施至關(guān)重要。麥肯錫全球研究所的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，那些成功部署了人工智能技術(shù)的公司受訪者表示，相比于那些沒有采用任何人工智能技術(shù)的公司，其高管層的支持度幾乎是其他公司的兩倍。

資料4：整合數(shù)據(jù)策略需要建立一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

數(shù)據(jù)正在成為一種新的資本形式?？缧袠I(yè)研究顯示，平均而言，在決策過程中僅有不到一半的組織結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)被用于決策，超過70%的員工獲得的數(shù)據(jù)是不必要的，而數(shù)據(jù)分析師80%的時(shí)間是用于發(fā)現(xiàn)和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的。

企業(yè)需要采取一種程序化的方法來構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并在所有業(yè)務(wù)部門的支持下，利用這些資產(chǎn)來改變整個(gè)企業(yè)。以下是這類數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變的三個(gè)關(guān)鍵組成部分：

一個(gè)清晰的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，往往與企業(yè)的愿景緊密相連

（1）第一步是弄清數(shù)據(jù)如何被用來推動(dòng)關(guān)鍵的業(yè)務(wù)目標(biāo)和文檔用例的實(shí)現(xiàn)。

（2）下一個(gè)問題是，要確定企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵缺口，需要用新的集合系統(tǒng)或互補(bǔ)的外部數(shù)據(jù)加以填補(bǔ);企業(yè)也應(yīng)該對(duì)提供獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的專有數(shù)據(jù)資產(chǎn)保持開放的態(tài)度。

（3）將簡單的成本效益分析與每個(gè)用例聯(lián)系起來，有助于評(píng)估它們對(duì)業(yè)務(wù)的重要性，并指導(dǎo)諸如“外采或開發(fā)”之類的決策。

數(shù)據(jù)架構(gòu)和路線圖實(shí)現(xiàn)的總體藍(lán)圖

（1）數(shù)據(jù)架構(gòu)的設(shè)計(jì)源于符合公司需求的數(shù)據(jù)模型視圖以及優(yōu)先級(jí)用例。

（2）該架構(gòu)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是優(yōu)化數(shù)據(jù)收集、聚合、使用和后續(xù)更新，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)準(zhǔn)確性和一致性，確保數(shù)據(jù)的安全性。

（3）選擇合適的技術(shù)能夠控制升級(jí)系統(tǒng)的成本，同時(shí)為系統(tǒng)運(yùn)行提供足夠的靈活性。

達(dá)到持續(xù)性決策和豐富數(shù)據(jù)集的有效數(shù)據(jù)治理

（1）數(shù)據(jù)治理機(jī)制的本質(zhì)是選擇集中的、聯(lián)合的、或完全去中心化的數(shù)據(jù)組織，以及首席數(shù)據(jù)官在核心管理中的位置。

（2）根據(jù)數(shù)據(jù)及其來源的重要性，定義與外部各方的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互和共享的規(guī)則。

（3）制定了相關(guān)的指導(dǎo)方針，以開發(fā)能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行闡釋的硬資產(chǎn)，比如企業(yè)數(shù)據(jù)詞典和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量的儀表類應(yīng)用。

打造正確的技能組合

各個(gè)公司均表示，在試圖將數(shù)據(jù)和相關(guān)分析整合到現(xiàn)有業(yè)務(wù)的過程中，找到合適的人選是他們面臨的最大障礙。

麥肯錫最近的一項(xiàng)調(diào)查顯示，大約有一半的企業(yè)高管認(rèn)為招募一名合格的數(shù)據(jù)分析人才難上加難。尤其是對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求量更大。而恰恰這些人就是設(shè)計(jì)、開發(fā)、部署和培訓(xùn)人工智能技術(shù)的人。目前這類人才非常短缺，即便是在像硅谷這樣的全球性人工智能中心也是如此。而東南亞這類人才的短缺更為嚴(yán)重。

另一個(gè)同樣重要的角色是商業(yè)翻譯，他們可以充當(dāng)分析人才和實(shí)際應(yīng)用之間的紐帶和橋梁。除了精通數(shù)據(jù)，商業(yè)翻譯還需要具備深厚的組織架構(gòu)知識(shí)、行業(yè)方面或業(yè)務(wù)方面的專長。他們能夠向數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)提出正確的問題，并從他們的分析中獲得正確的見解。

當(dāng)然，公司也可以選擇把數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)進(jìn)行外包，但對(duì)于商業(yè)翻譯這種角色來說，其可以利用自己的專有知識(shí)深入組織架構(gòu)的內(nèi)部。而很多企業(yè)所需要是從內(nèi)部打造相應(yīng)能力。對(duì)于企業(yè)來說，其中一種選擇是“構(gòu)建-操作-轉(zhuǎn)讓”模式，即來自外部專業(yè)公司的專家被整合進(jìn)跨職能項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)中。這些專家會(huì)與內(nèi)部員工進(jìn)行緊密合作，其向員工提供關(guān)于如何與人工智能技術(shù)系統(tǒng)進(jìn)行合作的訣竅，同時(shí)員工會(huì)利用自身的運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)來加深專家對(duì)公司真實(shí)需求的理解。而員工也相應(yīng)獲得了新技能，能夠在初始階段之后不斷自我提高和完善。

2、政策制定者面臨的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)

目前，東南亞的政策制定者需要通過合理政策將現(xiàn)有創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為可持續(xù)增長。政府可以通過建立堅(jiān)實(shí)的政策基儲(chǔ)設(shè)定有抱負(fù)性的目標(biāo)、刺激私營部門的創(chuàng)新并采納人工智能來推動(dòng)這一轉(zhuǎn)化。

支持開發(fā)和采納人工智能的政策

東南亞可以通過地區(qū)政策而非本地化政策來推動(dòng)人工智能的發(fā)展和普及。最重要的任務(wù)之一是建立一個(gè)開放但安全的數(shù)據(jù)環(huán)境，這是數(shù)字以及人工智能技術(shù)的生命線。我們的研究顯示，東南亞地區(qū)的流動(dòng)性具有高度的全球聯(lián)系，包括商品和服務(wù)貿(mào)易、人員流動(dòng)和資本流動(dòng)都是如此。但在跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)方面，東盟的全球聯(lián)系明顯較少（表6）。構(gòu)建該地區(qū)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是關(guān)鍵的一步，而數(shù)據(jù)治理是其中的核心組成。

跨太平洋伙伴關(guān)系協(xié)定（TPP）為東盟解決數(shù)據(jù)交流障礙提供了一個(gè)機(jī)會(huì)，而且它提出的一些框架可以在地區(qū)層面進(jìn)行考慮。其中包括：

（1）制定標(biāo)準(zhǔn)，保護(hù)消費(fèi)者不受網(wǎng)絡(luò)詐騙的侵害，并明確個(gè)人信息將如何跨界交流。

（2）防止和應(yīng)對(duì)不斷變化的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。

（3）保護(hù)數(shù)字知識(shí)產(chǎn)權(quán)，同時(shí)減少海關(guān)、互聯(lián)網(wǎng)接口、產(chǎn)品歧視等對(duì)在線商務(wù)造成的障礙。

（4）避免“數(shù)據(jù)保護(hù)主義”，規(guī)范企業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

政府也可以通過讓自己的公共數(shù)據(jù)更易于訪問，從而建立更加開放的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。這可以為第三方應(yīng)用、人工智能開發(fā)者和創(chuàng)業(yè)公司提供豐富的開發(fā)模塊。

隨著人工智能不斷出現(xiàn)新用途，政府和整個(gè)社會(huì)也需要努力規(guī)范數(shù)據(jù)隱私的原則。如果政府和企業(yè)收集的數(shù)據(jù)被匿名化，公眾還有權(quán)知道他們的數(shù)據(jù)是如何被使用的嗎？那些人工智能的用戶有義務(wù)去解釋他們的機(jī)器是否符合公眾利益或個(gè)人幸福嗎？

各國政府還必須考慮自身在解決技術(shù)顛覆帶來的負(fù)面效應(yīng)方面所發(fā)揮的作用。其中一項(xiàng)主要戰(zhàn)略將是長期投資教育，其中也包括繼續(xù)教育體系，從而幫助處于職業(yè)生涯中期的勞動(dòng)者跟上數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷變化的需求。但這同樣會(huì)引發(fā)許多問題。政府如何確保婦女和農(nóng)村人士能夠平等地接受數(shù)字化培訓(xùn)？他們能否在一定程度上抵消數(shù)字顛覆帶來的不平等擴(kuò)大等風(fēng)險(xiǎn)？哪些行業(yè)最適合被顛覆？政府和公司應(yīng)該如何分配再培訓(xùn)的責(zé)任？人工智能技術(shù)本身能夠提供部分解決方案嗎？

圖表6：東南亞地區(qū)的聯(lián)系、數(shù)據(jù)流量以及人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的排名。

在東南亞國家之間，基于貿(mào)易和資金流的傳統(tǒng)領(lǐng)域高度互聯(lián)，但相關(guān)之間的數(shù)據(jù)流聯(lián)系卻不那么緊密。

政府可以利用財(cái)政政策來解決失業(yè)和社會(huì)混亂問題。但除了提供資金的安全保障外，還有其他方法可以利用技術(shù)來限制失業(yè)嗎？如果一個(gè)由人工智能推動(dòng)的經(jīng)濟(jì)需要更少的勞動(dòng)力，那么是否有可能通過設(shè)計(jì)讓工作安排更加靈活，讓公司能夠協(xié)同工作？

最后，由于早期采用者緊握人才、兼并更小的創(chuàng)新者、并獲得不成比例的經(jīng)濟(jì)利潤，人工智能行業(yè)存在著市場壟斷的風(fēng)險(xiǎn)。但這種可能性目前被大型跨國公司在該地區(qū)的技術(shù)擴(kuò)張以及普及所帶來的益處所抵消。

當(dāng)政府通過監(jiān)管或財(cái)政政策進(jìn)行干預(yù)時(shí)，應(yīng)公開向公民保證，他們的利益得到了保護(hù)。一個(gè)例子是，確保人工智能系統(tǒng)不會(huì)復(fù)制和強(qiáng)化它們?cè)谳斎霐?shù)據(jù)中檢測到的不平等和偏見。

支持有針對(duì)性的人工智能項(xiàng)目，起到拋磚引玉的作用。東盟各國政府可以支持人工智能“核心樞紐”的發(fā)展，將特定地區(qū)打造為人工智能人才和技術(shù)發(fā)展的溫床，以及人工智能商業(yè)化和創(chuàng)業(yè)精神的代表。這些舉措應(yīng)該側(cè)重于開發(fā)適用于東盟地區(qū)行業(yè)和社會(huì)目標(biāo)的應(yīng)用，而并不一定是全球科技巨頭正在開發(fā)的技術(shù)前沿解決方案。

東盟自己的人工智能中心可以設(shè)計(jì)成集中人才，促進(jìn)資源整合和良性競爭，并為各國政府與技術(shù)人員和其他利益相關(guān)方探討監(jiān)管問題的紐帶或節(jié)點(diǎn)。各國政府或許必須為這些努力播下種子，但目前應(yīng)該利用獨(dú)特的公私合作模式以確保商業(yè)能夠接納人工智能，并最終為社會(huì)經(jīng)濟(jì)做出貢獻(xiàn)。如今，關(guān)于人工智能領(lǐng)域的全球性中心只有幾個(gè)，2016年單單硅谷就吸引了全球人工智能領(lǐng)域40%的投資。

要復(fù)制這種生態(tài)系統(tǒng)并不容易，但研究性機(jī)構(gòu)、融資渠道以及強(qiáng)大的客戶基礎(chǔ)都是關(guān)鍵因素。以紐約為例，由于城市早期融資充裕便利，且媒體公司集中期望采購人工智能技術(shù)，這樣一來紐約市確立了自己的人工智能中心地位。出于與紐約同樣的原因，北京和深圳等亞洲城市也正在迅速崛起。由于各種有利條件的整合，其都在發(fā)展成為全球性的人工智能中心。

在某種程度上，每一個(gè)中心的價(jià)值源自規(guī)模經(jīng)濟(jì)。但在整個(gè)地區(qū)鼓勵(lì)推動(dòng)多個(gè)中心的做法需要審慎對(duì)待。每一個(gè)中心都需要專注于不同類型的人工智能應(yīng)用，且具備本地相關(guān)性。這可以確保整個(gè)東盟地區(qū)能夠更公平地分配投資和收益。將人工智能用例與特定區(qū)域相匹配依舊是一個(gè)難題。但本地區(qū)利益相關(guān)方應(yīng)考慮開發(fā)與其經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)和現(xiàn)有資產(chǎn)相符合的應(yīng)用程序。通過資助本地的人工智能開發(fā)人員，同時(shí)吸引更多從業(yè)者參與國外的獎(jiǎng)學(xué)金項(xiàng)目，從而能夠加強(qiáng)相應(yīng)舉措，最終將全球最佳實(shí)踐和技術(shù)帶回本地區(qū)。

新加坡的AI.SG就是這樣一種創(chuàng)新模式，其在5年時(shí)間里獲得了1.5億新元的投資，也吸引到更多資源、人才和機(jī)構(gòu)的支持。它的重點(diǎn)是將人工智能應(yīng)用于金融、智能城市和醫(yī)療保健——這些都是新加坡本地面臨的首要問題。要知道，新加坡是一個(gè)地域有限，且人口老齡化日趨嚴(yán)重的金融中心。

對(duì)這些地區(qū)集中進(jìn)行人工智能教育，或許會(huì)帶來雙重好處：提高教育質(zhì)量，同時(shí)確保未來的從業(yè)人員能夠掌握數(shù)字技能。專注于教育的人工智能中心可以改善網(wǎng)絡(luò)連接，并建立必要的數(shù)據(jù)庫和標(biāo)準(zhǔn)。印尼、菲律賓、泰國和越南等東盟地區(qū)國家從普及的教育技術(shù)中獲益最大，這一進(jìn)程可以將優(yōu)質(zhì)教育的覆蓋范圍擴(kuò)大到數(shù)百萬人。

同時(shí)，建立另一個(gè)專注于提供公共服務(wù)的人工智能中心，能夠支持該地區(qū)各國政府進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而推動(dòng)公眾采納人工智能應(yīng)用。人工智能應(yīng)用程序可用于公共服務(wù)項(xiàng)目，如檢測稅務(wù)欺詐、評(píng)估政府項(xiàng)目的有效性，或管理復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)。尖端技術(shù)和公共服務(wù)的結(jié)合將會(huì)對(duì)人才產(chǎn)生巨大的吸引力，并將成為學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)、行業(yè)技術(shù)領(lǐng)袖和各國政府機(jī)構(gòu)之間的協(xié)作的紐帶和橋梁。

這些中心并不是加速人工智能普及和促進(jìn)公共權(quán)益的唯一途徑。大學(xué)項(xiàng)目也是一種不錯(cuò)的選擇。例如，韓國最近成立了一個(gè)投資約8億美元的公私合作研究中心，用于培養(yǎng)人工智能核心技術(shù)方面的專業(yè)人才。

擴(kuò)大圍繞人工智能展開的公開辯論

在企業(yè)和社會(huì)部門之間開展廣泛而持續(xù)的公共對(duì)話，從而達(dá)成關(guān)于人工智能治理的共識(shí)，并確保其被用于長期社會(huì)效益，這一點(diǎn)非常重要。這種辯論對(duì)于確保對(duì)技術(shù)的公共投資能夠產(chǎn)生公眾實(shí)際支持的結(jié)果至關(guān)重要。同樣重要的是，在公眾隱私和安全等問題上制定相關(guān)法律法規(guī)，這需要一個(gè)開放的過程。

這種辯論不應(yīng)僅限于商業(yè)用例。它還應(yīng)該延伸到人工智能對(duì)人類和社會(huì)的影響。人工智能的興起在道德、法律和安全方面存在著問題，有些是老生常談，有些則是新的問題：智能機(jī)器會(huì)攻擊重要的電力、健康和投票系統(tǒng)嗎？還是會(huì)成為他人這樣做的一個(gè)渠道？人工智能會(huì)擴(kuò)大數(shù)字鴻溝，從而擾亂社會(huì)穩(wěn)定嗎？對(duì)人工智能的過分依賴會(huì)影響社會(huì)資本和自主權(quán)嗎？這些都給人類社會(huì)帶來了新的緊迫感，正在促使從英國到迪拜等各國政府抓緊制定關(guān)于人工智能的長期愿景和目標(biāo)。

在這種辯論中，政策制定者不應(yīng)是唯一的發(fā)聲方。在人工智能帶來的問題方面，來自不同社會(huì)階層的的商業(yè)領(lǐng)袖和從業(yè)人員應(yīng)該提出寶貴的意見。像類似于OpenAI、Future?of?Life?Institute、Partnership?on?AI這樣的組織已經(jīng)在努力解決這些問題。Digital?Asia?Hub最近在香港成立，旨在從社會(huì)層面看待科技進(jìn)步的影響。而東盟必須找到自己的答案，如何讓人工智能技術(shù)在該地區(qū)特有的文化、宗教和政治背景下發(fā)揮作用。

結(jié)語

人工智能仍處于發(fā)展早期階段。即使在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，仍有大量的基礎(chǔ)工作要做。由于人們?cè)跀?shù)據(jù)可用性、算法復(fù)雜度和計(jì)算能力等方面的重大進(jìn)步，這項(xiàng)技術(shù)本身也在飛速發(fā)展。人工智能技術(shù)將引領(lǐng)新一波社會(huì)生產(chǎn)率的增長，完全改變工作的性質(zhì)，同時(shí)淘汰那些不把它們納入核心戰(zhàn)略的企業(yè)。接下來的關(guān)鍵問題是，這種顛覆如何對(duì)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生益處。

在東南亞地區(qū)，雖然人工智能的用例迅速增多，但它們的受眾和規(guī)模都很有限。銀行和電信運(yùn)營商現(xiàn)在才開始采用數(shù)字技術(shù)和先進(jìn)的分析技術(shù)，這些僅僅是人工智能的前身。新加坡在智能城市技術(shù)方面的進(jìn)步顯示，人工智能可以改善東南亞地區(qū)的城市生活。為了加快這一進(jìn)程，東盟各國政府可以進(jìn)一步為企業(yè)提供便捷數(shù)據(jù)，并推動(dòng)教育和衛(wèi)生領(lǐng)域的一體化數(shù)據(jù)進(jìn)程。它們還需要應(yīng)對(duì)業(yè)內(nèi)從業(yè)者短缺帶來的負(fù)面影響，提供穩(wěn)定的監(jiān)管框架，并通過創(chuàng)建專門的中心來解決應(yīng)用規(guī)模和人才短缺的問題。

這些干預(yù)主要是為了引導(dǎo)不可避免的變革浪潮，以更快更好地發(fā)揮人工智能的積極作用。但這種技術(shù)的具體發(fā)展方向依舊是未知的。目前來看，我們只能提出一些每個(gè)社會(huì)都必須回答的大問題：我們準(zhǔn)備好共享健康數(shù)據(jù)了嗎？數(shù)字鴻溝會(huì)變得更糟嗎？哪些創(chuàng)新值得投入公共資金和更多合作？讓這些問題公開化是確保人工智能創(chuàng)造一個(gè)更好社會(huì)的重要環(huán)節(jié)。